【摘 要】
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首先,对风电机组运行工况复杂、单机容量小、状态监测设备安装成本高,故障发生原因复杂、参数间非线性强等特点,提出了基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inf
【机 构】
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龙源（北京）风电工程技术有限公司,华北电力大学
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首先,对风电机组运行工况复杂、单机容量小、状态监测设备安装成本高,故障发生原因复杂、参数间非线性强等特点,提出了基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)齿轮箱油温故障预警。本论文从工程实际出发,以某风电场实际运行的1.5MW并网风电机组SCADA系统数据为基础,采用ANFIS方法建立齿轮箱油温故障诊断模型,结合自适应阈值检测状态监测量的趋势变化,并通过相对均方根误差、诊断正确率、诊断错误率、诊断结果为故障时的诊断成功率、诊断结果为
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